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M.K. Maid1*, R.R. Deshmukh21*Department of CS and IT, Dr. B. A. M. U, Aurangabad, India2Department of CS and IT, Dr. B. A. M. U, Aurangabad, India*Corresponding Author: mm915monali@gmail.com Available online at: www.ijcseonline.org Abstract— Remote Sensing has wide range of applications in many different fields. Remote Sensing has been found to be a valuable tool in evaluation, monitoring, and management of land, water and crop resources. The applications of remote sensing techniques in the field of agriculture are wide and varied ranging from crop identification, detection of disease on different crops & predicting grain yield of crops. Many remote sensing applications are devoted to the agricultural sector. The selected applications are put in the context of the global chal...
发布时间: 2019 - 03 - 19
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M.K. Maid1*, R.R. Deshmukh21*Department of CS and IT, Dr. B. A. M. U, Aurangabad, India2Department of CS and IT, Dr. B. A. M. U, Aurangabad, India*Corresponding Author: mm915monali@gmail.com Available online at: www.ijcseonline.org Abstract— Remote Sensing has wide range of applications in many different fields. Remote Sensing has been found to be a valuable tool in evaluation, monitoring, and management of land, water and crop resources. The applications of remote sensing techniques in the field of agriculture are wide and varied ranging from crop identification, detection of diseas...
发布时间: 2019 - 03 - 19
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本文旨在利用高光谱数据建立一个准确、可解释的植物病害识别模型。由真菌引起的大豆炭腐病是一种严重影响大豆产量的世界性病害。在383-1032 nm范围内,Resonon高光谱成像仪在240个不同的波长处捕获高光谱图像。针对大豆炭腐病,科学家建立了3D卷积分网络模型,模型分类精度为95.73%,并利用可视化显著图检验训练模型、敏感像素位置以及分类的特征敏感波段,发现:敏感特征波段为733 nm,这和常用的鉴别植物健康程度的特征波段范围(700-1000nm)是一致的。 实验:感染炭腐病的大豆:分别在第3、6、9、12和15天采集健康的和受感染的大豆茎秆样品,在测量病害程度之前,实时采集健康的和收到感染的茎秆的高光谱图像。测量仪器:美国Resonon高光谱成像仪,型号:Pika XC(包含安装支架、移动平台、操作软件和2个70w卤素灯)Pika XC性能:光谱通道数:240,波段范围,400-1000 nm,分辨率:2.5 nm。 平台系统如下图(a)所示:(a)    室内高光谱成像系统(b)    不同光谱波段的大豆茎秆样品高光谱图像(c)     大豆茎秆的内部和外部RGB图像的病害程度比较3D-CNN模型由两个连接的卷积分模型组成,其中,一个小的构架用于防止训练...
发布时间: 2018 - 10 - 09
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DOI: 10.5846/stxb201803300694韩东,王浩舟,郑邦友,王锋. 基于无人机和决策树算法的榆树疏林草原植被类型划分和覆盖度生长季动态估计. 生态学报, 2018, 38(18):6655-6663 基于无人机和决策树算法的榆树疏林草原植被类型划分和覆盖度生长季动态估计 韩东1,王浩舟1,2,郑邦友3,王锋1,*1  中国林业科学院荒漠化研究所,北京   1000912  The Faculty of Forestry & Environmental Management, University of New Brunswick, Fredericton, NB E3B 5A3, Canada3  CSIRO Agriculture and Food, Queensland Biosciences Precinct 306 Carmody Road, St Lucia, 4067, QLD, Australia摘要:植被覆盖度是评估生态环境质量与植被生长的重要指标,也是全球众多陆面过程模型和生态系统模型中表达植被动态的重要参数。卫星遥感和地面测量是估算植被覆盖度的常见方法。然而,如何精确...
发布时间: 2018 - 09 - 29
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摘要:针对推扫式成像光谱仪获取的狭带影像需要经过几何校正才能拼接形成空间二维影像的问题,提出了基于ENVI二次开发的高光谱推扫图像拼接技术。基于单应映射建立光谱仪倾斜状态下与正射状态下图像上的二维点之间的关系,校正由姿态变化引起的图像畸变,结合GPS数据修正因飞行速度变化引起的狭带重叠将校正后的狭带影像拼接起来。在ENVI二次开发平台上进行技术集成,实现了Resonon推扫高光谱狭带影像的自动校正拼接。对河北保定郊区高光谱影像的校正拼接实验证明,该方法与光谱仪自带拼接软件校正结果接近经纬度坐标差均在1m以内,均方根误差约为0.7389,能够满足一般高光谱遥感应用中的地理精度要求。研究目的:根据单应映射原理,建立光谱仪倾斜和正射状态下像点的映射关系,利用GPS/INS组合导航数据校正狭带影像中的畸变,拼接成一幅完整的影像,并在ENVI二次开发平台上实现推扫狭带影像的自动校正和拼接。推扫成像畸变原因:推扫式成像是利用飞行平台的向前运动,借助于与飞行方向垂直的扫描线记录而构成二维图像。推扫型成像光谱仪通常采用一个垂直于运动方向的面阵CCD来感应地面响应,在飞行平台向前运动中完成二维空间扫描,平行于平台运动方向,通过光栅和棱镜分光完成光谱维扫描,因此,CCD上一个点对应一个谱段,一条线对应一个谱面。CCD探测器每次成像是空间一条线上的光谱信息。为了获得空间二维图像,再通过机械推扫,完成整个...
发布时间: 2018 - 09 - 20
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